Implementare Data Science e Machine Learning con Fabric

Le organizzazioni moderne necessitano di piattaforme unificate per trasformare i dati grezzi in previsioni attuabili senza la complessità della gestione di sistemi disgiunti. Fabric offre un ambiente all-in-one progettato per semplificare l'intero ciclo di vita, dall'ingestione dei dati alla distribuzione dei modelli. In questo corso basato su testo, passerai dalla comprensione degli ambienti fondamentali della data science alla configurazione di soluzioni di machine learning completamente funzionali. Imparerai come orchestrare i dati, esplorare i dataset e tracciare gli esperimenti in modo efficiente utilizzando moderni strumenti di dati cloud. Il curriculum enfatizza la comprensione pratica e la padronanza concettuale dei flussi di lavoro collaborativi dei dati. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura centrale di Fabric, inclusi workspaces, lakehouses e Delta tables. - Esplorare e pre-elaborare i dati utilizzando Synapse notebooks e Spark. - Addestrare modelli di machine learning e tracciare esperimenti utilizzando MLflow. - Applicare moderni pattern di integrazione AI, inclusi flussi di lavoro di base di AI generativa. - Distribuire e registrare modelli per generare previsioni batch per la business intelligence. Il corso inizia con concetti fondamentali, terminologia chiave e configurazione dell'ambiente prima di passare all'esplorazione dei dati, all'addestramento dei modelli e alle strategie di distribuzione. Imparerai attraverso spiegazioni chiare e scritte e snippet di codice strutturati progettati per la lettura autonoma. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, data analyst e sviluppatori che desiderano passare a moderni flussi di lavoro AI. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Fabric, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potenziale della data science collaborativa.